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Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
基础加固工程进度及预算...
１ 防卫装备早期部署新措施 ２ 加强防卫生产基地 ３ 研究与开发 ４ 防卫能力支撑要素 ５ 强化日美同盟及促进与地区和谐的措施 ６ 加强安全保障合作 ７ 应对气候变化的举措 ８ 精简举措 ９ 自卫队的组织结构 １０ 自卫队人员数量 １１ 增加官员数量等 １２ 要求改革税制
对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
使用加固学习的调节DNA序列设计
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是直接调节基因表达的相对较短的DNA序列。CRE的适应性，通过其调节基因表达的能力来衡量，高度取决于Nu-Cleotide序列，尤其是特定的基序被称为转录因子结合位点（TFBSS）。设计高素质CRE对于治疗和生物工程应用至关重要。当前的CRE设计方法受两个主要缺点的限制：（1）他们通常依靠迭代优化策略来修改现有序列并易于局部Optima，并且（2）他们缺乏序列优化的生物学先验知识的指导。在此过程中，我们通过提出一种生成方法来解决这些局限性，该方法杠杆化的增强学习（RL）以微调预先训练的自动回旋（AR）模型。我们的方法通过得出基于综合推理的奖励来模拟激活剂TFBS并去除阻遏物TFBS，从而结合了数据驱动的生物学先验，然后将其集成到RL过程中。我们在两个酵母媒体条件下的启动子设计任务和三种人类细胞类型的增强剂设计任务中评估了我们的方法，这表明了其产生高素质CRE的能力，同时保持序列多样性。该代码可在https://github.com/yangzhao1230/taco上找到。
使用加固学习的调节DNA序列设计
对应原则指出，经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而，除了这个启发式规则之外，信息理论的观点表明，经典的力学是量子现实的压缩，较低信息的表示。量子力学通过叠加，纠缠和相干性来编码更多的信息，这些信息由于反应，相位平均和测量而丢失，将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变，其中经典系统需要信息（n）位的信息，而量子描述仅需要O（2 n），显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理，该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制，从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此，我们认为，我们认为经典力学是一种有损的，计算上降低的量子物理学的编码，而不是系统的量子相关性丧失，我们认为经典力学是一种有损的，计算上的编码。
在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。